Webアプリにおける11の脆弱性の常識と対策：Webアプリの常識をJSPとStrutsで身につける（11）（1/4 ページ） 本連載は、JSP／サーブレット＋StrutsのWebアプリケーション開発を通じて、Java言語以外（PHPやASP.NET、Ruby on Railsなど）の開発にも通用するWebアプリケーション全般の広い知識・常識を身に付けるための連載です 【2013年2月25日】編集部より、おわびと訂正のお知らせ 本稿において読者の皆さまより多数のご指摘をいただきまして、誠にありがとうございます。編集部であらためて調べた結果、間違いを把握し、あらためて修正版を掲載させていただきます。この度は、長期にわたり誤った内容を掲載したので、読者の皆さまに多大なご迷惑をお掛けしたした点をおわび申し上げます。 通常、記事に間違いがあった場合には、筆者確認後に修正版を掲載するのですが、今回の場

ネットの「予測市場」は、衆院選の結果をどれくらい正確に予想できただろうか。衆院選の各政党の獲得議席数を、予測市場の仕組みを活用して予測する実験サイト「shuugi.in」の投票前日・8月29日の予想と、実際の獲得議席数を比べてみた。 shuugi.inでは29日時点で、民主党316議席、自民党119.3議席、公明党19.3議席と予測。実際の獲得議席数は、民主が308議席、自民が119議席、公明が21議席だった。民主・公明は予想とやや開きがあったものの、自民は的中していた。 shuugi.inは、登録ユーザーが仮想市場に参加し、仮想通過「S＄」（衆議ドル）で各政党の仮想株式を売買、売却益を得る仕組み。静岡大学情報学部の佐藤哲也研究室が開発し、3000人以上が参加している。 2005年の衆院選では、同様な仮想市場の仕組みを、はてなが「総選挙はてな」として提供。結果は、開票前のメディアの予測とか